ИИ-модели помогают предсказывать ответ на иммунотерапию при распространённом НМРЛ

Новое исследование, опубликованное в Nature Medicine, показало, что инструменты искусственного интеллекта (ИИ) могут помочь врачам прогнозировать ответ на лечение и выживаемость у пациентов с распространённым немелкоклеточным раком лёгкого (НМРЛ), получающих иммунотерапию. Исследование подготовлено в рамках международного проекта I3LUNG, задача которого — создать прогностические модели на основе ИИ для подбора оптимальной терапии каждому пациенту.

Иммунотерапия — метод лечения, который активирует иммунную систему пациента против опухоли; она привела к длительным клиническим ответам примерно у 20–30% больных. В то же время у большинства пациентов развивается резистентность, и на сегодняшний день врачи не всегда могут надёжно предсказать, кому иммунотерапия принесёт пользу. Для принятия решений сейчас часто используют экспрессию PD-L1 — биомаркер с известными ограничениями.

«Нам нужны более умные инструменты», — сказала торакальный онколог Марина Гарассино, доктор медицинских наук, профессор медицины в Университете Чикаго.

Более точные прогностические биомаркеры могли бы заранее отбирать пациентов, которые с наибольшей вероятностью ответят на иммунотерапию, сокращая ненужную токсичность и затраты. Проект I3LUNG разработан для создания и валидации таких инструментов поддержки клинических решений при распространённом НМРЛ.

В исследование включили 2 396 пациентов с распространённым НМРЛ, получавших иммунотерапию в шести центрах в Италии, Германии, Греции, Израиле, Испании и США. Команда объединила в одну базу клинические данные, визуализацию, цифровую патологию и геномную информацию для каждого пациента и на их основе обучила два семейства ИИ-моделей, предсказывающих ответ на лечение и выживаемость.

Модели ИИ последовательно превзошли стандартные клинические биомаркеры. В машинном обучении площадь под кривой (AUC) используется для оценки точности классификации: значение от 0,8 до 0,9 обычно считается «отличным». В I3LUNG модель, использовавшая клинические данные и данные крови, показала AUC 0,77, тогда как модель, комбинировавшая клинические и лабораторные данные с визуализацией и цифровой патологией, достигла AUC 0,88.

В одной из частей исследования оценивалось взаимодействие врачей с инструментом ИИ. Двадцать врачей — 10 пульмонологов-онкологов и 10 специалистов других профилей — проанализировали 100 реальных случаев сначала без ИИ, а затем с его поддержкой. Доступ к инструменту увеличил чувствительность выявления пациентов, ответивших на терапию: AUC выросла с 0,72 до 0,87. Наибольший эффект наблюдался у врачей, не являющихся экспертами в области рака лёгкого, что важно для клиник с ограниченным доступом к торакальной экспертизе. Согласованность выводов между врачами повысилась с незначительной до умеренной, что указывает на более последовательное клиническое рассуждение при использовании ИИ.

«Такое согласование между машинной и клинической логикой имеет важное значение для построения доверия к решениям, принимаемым с помощью ИИ», — добавила Гарассино.

Марина Гарассино, доктор медицинских наук, профессор медицины, Университет Чикаго

В публикации описана ретроспективная фаза проекта; в настоящий момент I3LUNG проспективно набирает свыше 2 000 пациентов в тех же шести центрах, чтобы оптимизировать применение моделей в клинике. Авторы подчёркивают, что оценивать модель следует не только по её статистическим показателям, но и по удобству и эффективности использования в реальной практике.

«I3LUNG предлагает строгую и объяснимую структуру для поддержки решений в торакальной онкологии. Инструменты, созданные даже на основе обычно доступных клинических данных, могут превзойти биомаркеры, которыми мы пользуемся сейчас», — заявил один из авторов исследования.

Проект «I3LUNG: клиническая проверка мультимодального инструмента ИИ для поддержки решений по иммунотерапии в НМРЛ» был поддержан исследовательской и инновационной программой Европейского Союза Horizon 2020.

Среди других авторов из Университета Чикаго названы Александр Т. Пирсон, Кристин Бествина, Маттео Сакко, Сэмюэль Дж. Армато III, Алессандра Эспозито, Костанца Синискальчи и Анна Ди Лелло.

Отделение медицины и биологических наук Университета Чикаго продолжает заниматься клиническими исследованиями и разработками в онкологии. В апреле 2027 года UChicago Medicine планирует открыть онкологический павильон AbbVie Foundation — отдельное здание, ориентированное на диагностику, лечение, трансляционные исследования и сопровождение пациентов и сообществ.